【事件の表示】
　平成　４年特許願第２９５７７５号「ニューラルネットワーク」拒絶査定に対する審判事件［平成　６年　５月３１日出願公開、特開平　６−１４９７６７］について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯・本願発明
　本願は、平成４年１１月５日の出願であって、その請求項１に係る発明（以下、本願発明という。）は、平成１３年２月２６日付けの手続補正書によって補正された明細書及び図面の記載からみて、その特許請求の範囲の請求項１に記載された
「ニューラルネットワークにおいて、該ニューラルネットワークが学習機能を有し、その入力層と中間層には応答関数としてシグモイド関数による学習機能を維持すると共に、出力層には応答関数としてリニア関数ｇ（Ｘ）＝ａＸ＋ｂを用いたことを特徴とするニューラルネットワーク。」にあると認める。
２．引用例
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された特開平３−１８９８５８号公報（平成３年８月１９日出願公開。以下、引用例という。）には、ネットワーク構成データ処理装置に関して、次の事項が記載されている。
（１）前段階からの１つ又は複数の入力と該入力に対して乗算されるべき内部状態値とを受け取って積和を得るとともに、該積和値を所定の規定関数によって変換して最終出力を得る基本ユニットを基本単位とし、入力パターンを受け取る入力層を用意し、かつ複数個の基本ユニットを中間層として１つ又は複数段の中間層を備え、かつ１つ又は複数個の基本ユニットを出力層とし、入力層と最前段の中間層との間、中間層相互間及び最終段の中間層と出力層との間で内部状態値の設定される内部結合を構成する階層ネットワーク部を備えるネットワーク構成データ処理装置であって、中間層の基本ユニットが上記規定関数として閾値関数を用いるとともに、出力層の基本ユニットが直線関数を用いるように構成し、かつ出力層からの出力値を教師パターンの教師値の上下限値でもって制限するリミッタを備えることを、特徴とするネットワーク構成データ処理装置（特許請求の範囲請求項１、但し符号は省略している。）
（２）新たに階層ネットワークによる並列分散処理方式に従う適応性を有するデータ処理装置が提案されてきている。このネットワーク構成のデータ処理装置では、データ処理機能を規定するところのネットワーク構造の重み値を学習処理により求めていく必要がある。・・・この階層ネットワーク構造をとるデータ処理装置では、基本ユニットと呼ぶ一種のノードと、内部状態値に相当する重み値を持つ内部結合とから階層ネットワークを構成している。（３頁右上欄１６行乃至左下欄１２行）
（３）この基本ユニット１は、多入力一出力系となっており、複数の入力に対し夫々の内部結合の重み値を乗算する乗算処理部２と、それらの全乗算結果を加算する累算処理部３と、この累算値に非線形の閾値処理を施して一つの最終出力を出力する閾値処理部４とを備える。（３頁左下欄１３行乃至１９行）
（４）従来のネットワーク構成のデータ処理装置では、・・・出力値が”１”から”０”の間の任意のアナログレベルをとるものを処理対象とするデータ処理については、十分な精度でネットワーク構造の重み値の学習を実行できないという問題点があった。すなわち、”１”、”０”以外の値については非線形な特性を示すことから、重み値がなかなか安定したものに収束せず、これが為に、従来のネットワーク構成データ処理装置では、出力値がアナログレベルとなるデータ処理対象に対しては精度が出ないという問題点があった。（６頁左下欄３行乃至１８行）
（５）本発明の第１の発明では、出力層の基本ユニットが、・・・
　　　　　　　ｙ＝１／（１＋exp（−ｘ））
　　　　　　　　　但し、ｘ＝Σｙｗ
に従って出力パターンｙを算出するのではなくて、直線変換処理を規定する
　　　　　　　　　　　　ｙ＝Σｙｗ
に従って出力パターンｙを算出して出力する構成をとる。（８頁右上欄２行乃至１０行、但し添え字は省略している。）
（６）本発明の第２の発明では、出力層の基本ユニットが閾値関数に従って出力パターンｙを算出して出力する構成をとるときにあって、値域変換部２７により”１”から”０”の値をもつ教師値を例えば”０．８”から”０．２”の領域に変換して、この変換された教師値に従って内部状態値の学習を実行するように処理する。この処理に従って、閾値関数の直線領域部分で出力パターンｙの算出処理が実行されることになる。（８頁右下欄１２行乃至２０行、但し添え字は省略している。）
　上記記載事項（５）において規定された変換処理、若しくは同記載事項（６）において規定された変換処理を行うものを上記記載事項（１）にならって直線関数と呼ぶこととすると、引用例には
「階層ネットワークにおいて、該階層ネットワークが学習機能を有し、その入力層と中間層には所定の規定関数として閾値関数による学習機能を維持すると共に、出力層には所定の規定関数として直線関数を用いたことを特徴とする階層ネットワーク」（以下、引用例に記載された発明という。）が記載されていると認められる。
３．対比
　本願発明と引用例に記載された発明を対比すると、引用例に記載された発明の「階層ネットワーク」、「所定の規定関数」、「閾値関数」は、それぞれ本願発明の「ニューラルネットワーク」、「応答関数」、「シグモイド関数」に相当し、本願発明の「リニア関数ｇ（Ｘ）＝ａＸ＋ｂ」も引用例に記載された発明の「直線関数」も入力値の一次関数である点で一致するから、両者は、「ニューラルネットワークにおいて、該ニューラルネットワークが学習機能を有し、その入力層と中間層には応答関数としてシグモイド関数による学習機能を維持すると共に、出力層には応答関数として一次関数を用いたことを特徴とするニューラルネットワーク。」であることで一致し、本願発明の一次関数が、リニア関数ｇ（Ｘ）＝ａＸ＋ｂであり、引用例に記載された一次関数は直線関数である点で相違する。
４．当審の判断
　上記相違点を検討すると、引用例に記載された発明の直線関数であって、引用例の記載事項（５）で規定されるものは、ｙ＝ｘで表現されるものであり、本願発明がａ＝１かつｂ＝０を排除していない以上、この点では本願発明と引用例に記載された発明とは一致するものである。そして、上記引用例の記載事項（４）に摘記したとおり、要は出力層において非線型性を避ける、すなわち直線変換を行うことであるから、変換出力値の範囲、値に応じて、ａ＝１かつｂ＝０以外の部分を採用することも、当業者が容易になし得たことである。
　なお、請求人は、審判請求書において、「本願発明の意味するところは、ニューラルネットワークの出力層にシグモイド関数の傾きに同じ傾きａを持つと共に切片ｂ（＝０．５）からなる近似なリニア関数ｙ＝ａｘ＋ｂを用いることにより、極値０，１を高速に学習できるようにしたということである。」旨主張しているが、請求項１には単に「出力層には応答関数としてリニア関数ｇ（Ｘ）＝ａＸ＋ｂを用いた」と記載されているのみであって、「出力層にシグモイド関数の傾きに同じ傾きａを持つと共に切片ｂ（＝０．５）からなる近似なリニア関数ｙ＝ａｘ＋ｂを用いる」ことは記載されていないから、上記請求人の主張は特許請求の範囲の記載に基づかないものであって、失当である。
　また、仮に、「出力層にシグモイド関数の傾きに同じ傾きａを持つと共に切片ｂ（＝０．５）からなる近似なリニア関数ｙ＝ａｘ＋ｂを用いる」ものであったとしても、引用例に記載された発明の直線関数であって、引用例の記載事項（６）で規定されるものは、閾値関数の直線領域部分で出力パターンｙの算出処理を実行するものであり、出力層と中間層とで異なる基本ユニットを用いることをいとはなければ、閾値関数の直線領域と該直線領域を延長してなるリニア関数を用いることは、当業者が容易になし得たことである。
５．むすび
　したがって、本願発明は、引用例に記載された発明に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものと認められるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　よって、結論のとおり審決する。